好记忆不如烂笔头，之前西瓜书这章也看过几次但还是掌握不够，今天又拿来翻翻顺便做个笔记； 　　前面写了几篇线性回归与逻辑回归的文章，是说模型训练的但是模型的性能怎样该怎么选择使用最小二乘法还是梯度下降法呢，我们总得要比较模型的性能再做选择吧；所以就有了这里所说的模型评估与选择； 既然是读书比较 ...

一、模型验证方法如下： 通过交叉验证得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计：model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率 ...

Python之ML–模型评估与参数调优 主要知识点如下： 模型性能的无偏估计 处理机器学习算法常见问题 机器学习模型调优 使用不同的性能指标评估预测模型 一.基于流水线的工作流 本节使用scikit-learn中的Pipline类.它使得我们可以拟合 ...

文章从模型评估的基本概念开始，分别介绍了常见的分类模型的评估指标和回归模型的评估指标以及这些指标的局限性。部分知识点举例加以阐述，以便加深理解。思维导图如下： 1 基本概念 模型评估用来评测模型的好坏。 模型在训练集上的误差通常称为 训练误差 或 经验误差，而在新 ...

目录 1、简介 1.1 训练误差和测试误差 1.2、过拟合与欠拟合 2、模型选择 2.1、正则化 2.2、简单交叉验证 2.3、S折交叉验证 2.4、自助方法 3、模型评估 ...

在sklearn当中，可以在三个地方进行模型的评估 1：各个模型的均有提供的score方法来进行评估。 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的，不可改变，这种方法比较简单。这种方法受模型的影响， 2：用交叉验证cross_val_score，或者参数调试 ...

【第2章 模型评估与选择】 〖一、知识点归纳〗 一、经验误差与过拟合 【分类】：对是离散值的结果进行预测。 【回归】：对是连续值的结果进行预测。 分类和回归属于监督学习。 【错误率】：分类错误的样本数占样本总数的比例。 eg：m个样本中有 ...

线性回归： 可以用损失函数来评估模型，这个损失函数可以选择平方损失函数， 将所有样本的x和y代入， 只要损失函数最小，那么得到的参数就是模型参数 逻辑回归： 可以使用似然概率来评估模型，将所有样本的x和y代入， 只要这个似然概率最大，那么得到的参数，就是模型参数 常见的损失函数 机器学习 ...